Курс Python → Асинхронное выполнение задач в процессах

Модуль aiomultiprocess предоставляет возможность асинхронного выполнения задач в отдельных процессах, что может значительно ускорить выполнение программы. Для начала работы с модулем необходимо создать очередь, в которую будут помещаться задачи. Это можно сделать с помощью функции aiomultiprocess.create_queue. Затем создается пул процессов с помощью класса aiomultiprocess.Pool(), который будет выполнять задачи из очереди.

Далее необходимо определить функцию, которая будет выполняться в каждом процессе. Эта функция, называемая worker, должна принимать элемент из очереди, выполнять необходимые действия и возвращать результат. После определения функции worker необходимо добавить задачи в очередь с помощью метода put. Когда все задачи добавлены, можно завершить выполнение, добавив специальные элементы None в очередь для каждого процесса.


import aiomultiprocess

async def worker(item):
    # выполнение задачи
    return result

async def main():
    queue = await aiomultiprocess.create_queue()
    pool = aiomultiprocess.Pool()
    
    for item in items:
        await queue.put(item)
    
    for _ in range(pool.size):
        await queue.put(None)
    
    await pool.join()

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

Пример кода выше демонстрирует основные шаги для использования модуля aiomultiprocess. Сначала создается очередь с помощью create_queue, затем создается пул процессов и добавляются задачи в очередь. После добавления всех задач в очередь, для завершения выполнения программы добавляются специальные элементы None. Наконец, вызывается метод join для ожидания завершения всех процессов.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Объединение списков в Python
  2. Бесконечная проверка в Python
  3. Работа с файлами в Python
  4. Структура строк в Python
  5. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  6. split() — разделение строки
  7. Создание таблиц в Python с PrettyTable
  8. Комментарии в Python
  9. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  10. Навыки Python: строки, типы данных
  11. Участие в сообществе @selectel
  12. Работа с контекстными переменными
  13. Асинхронное программирование с asyncio
  14. Визуализация пропусков данных
  15. Объединение словарей в Python
  16. Использование метода lower()
  17. Работа с defaultdictами в Python
  18. Поиск уникальных и повторяющихся элементов
  19. inspect в Python: анализ кода
  20. Считывание бинарного файла в Python
  21. Поиск email
  22. Деление в Python
  23. Работа с базами данных SQLite
  24. Руководство по использованию Colorama
  25. Отслеживание прогресса с tqdm
  26. Функция reduce() из модуля functools
  27. Работа с collections в Python
  28. Использование модуля __future__
  29. Просмотр внешнего файла в Python
  30. Получение списка кортежей из словаря
  31. Создание уникального множества
  32. Класс Counter() для подсчета элементов
  33. Solidity для DeFi Ethereum
  34. Использование двоеточия в Python
  35. Списковое включение в Python
  36. Оператор морж в Python 3.8
  37. Установка Python — Простое руководство
  38. Лямбда-функции в цикле
  39. Преобразование списка в словарь через генератор
  40. Вложенные генераторы в Python
  41. Философия Python
  42. Роль ключевого слова self
  43. Упрощение условных выражений с тернарным оператором
  44. Работа со случайными элементами
  45. Печать списка с помощью метода join
  46. Проекты на Python
  47. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  48. Замеры производительности в Python
  49. Исправление ошибки NameError

Marketello читают маркетологи из крутых компаний